lensmerit op• 데이터 종류: table → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.optimize_lens_operands(system=None, operands=None, variables=None, iterations: 'int' = 30, fields=None, wavelengths=None, field_weights=None, wavelength_weights=None, damping: 'float' = 0.001, tolerance: 'float' = 1e-07, min_thickness: 'float' = 0.5, max_thickness=None, min_radius: 'float' = 1.0, glass_candidates=None, glass_iterations: 'int' = 12, outer_iterations: 'int' = 3) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import lensmerit; lensmerit.optimize_lens_operands(system=None, operands=None, variables=None, iterations: 'int' = 30, fields=None, wavelengths=None, field_weights=None, wavelength_weights=None, damping: 'float' = 0.001, tolerance: 'float' = 1e-07, min_thickness: 'float' = 0.5, max_thickness=None, min_radius: 'float' = 1.0, glass_candidates=None, glass_iterations: 'int' = 12, outer_iterations: 'int' = 3) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsoptics.get("optimize_lens_operands"))
• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)
오퍼랜드 표의 메리트 함수를 LM으로 최소화한다. 유리도 변수로 삼을 수 있다(table).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
The residual vector is the stack of the table's rows (merit_evaluate); *variables* are those of lensopt.optimize_lens ("c<i>" / "R<i>" curvature, "t<i>", "k<i>", "A4_<i>" ...; default every finite radius) plus glass variables "g<i>". The continuous steps are lensopt's: forward-difference Jacobian, (JtJ + lambda diag(JtJ)) delta = -Jt r, a step is kept only if the merit falls (lambda /3, else x4, six tries), stalled after two iterations without an accepted step. *min_thickness*, *max_thickness* and *min_radius* clamp the variables as in optimize_lens (the table's bound rows are what keep edges, centres and gaps in range). A glass variable moves the glass of surface *i* over *glass_candidates* (a list of media: catalogue names, (n_d, V_d) pairs or raytrace.glass dicts; or a dict "g<i>" -> list) by an outer discrete sweep: after the continuous optimisation has converged each candidate is tried once (swapped in, the continuous variables re-optimised for *glass_iterations* iterations) and the best is kept if it lowers the merit; this repeats up to *outer_iterations* times with a full continuous re-optimisation between sweeps. A candidate equal to the glass already there is skipped, so a list holding only the current glass gives exactly the continuous result.
Returns {"system", "table_before", "table_after", "merit_initial", "merit_final", "history", "iterations", "rejected_steps", "converged", "status", "variables", "glass", "dominant_after", "violated_after"}; table_before / table_after are merit_evaluate results, rejected_steps counts the trial steps refused, glass lists each glass variable with its initial / final medium and every candidate's merit.
Example::
r = optimize_lens_operands(lens, ops, ["c0", "c1", "t0", "g0"], glass_candidates=[(1.52, 64.2), (1.62, 36.4)],
fields=m["fields"])
r["merit_initial"], r["merit_final"], r["glass"][0]["final"]
optics 의 모든 연산자는 입력을 검증한 뒤에 계산합니다(조용히 통과시키지 않습니다):
• 단위는 인자 이름에 넣습니다 — _mm / _um / _deg / _mrad. mm 와 µm 를 혼동하면 crash 가 아니라 「그럴듯하게 틀린 답」이 나오므로 이름으로 막습니다. 크기로 단위를 추측하는 처리는 일절 하지 않습니다.
• 문자열은 ValueError —— float('50') 은 성공하므로 파싱되지 않은 설정값이 길이로 통과해 버립니다(실측: thin_lens('50', '200') 이 그럴듯한 66.667 mm 를 돌려주고 있었습니다). bool 도 True == 1 의 암묵 승격으로 보고 거부합니다.
• complex / masked array 는 ValueError(실수 슬롯만. 허수부의 무언 절삭·마스크 벗기기를 거부).NaN/Inf 는 모든 입력에서 ValueError.단, 선언된 결측은 예외: bottle_fit_from_pattern 의 u_map 은 측정하지 못한 픽셀을 NaN 으로 받습니다(∞ 는 여전히 거부).
• 0 나눗셈과 그 친척들을 이름을 들어 거부: 초점거리 0, 곡률반경 0, 굴절률 <= 0, 불투명한 조리개(전부 0 이라 정규화가 0/0), 총합 <= 0 인 PSF, S0 = 0 인 스토크스 벡터, 물체가 앞쪽 초점에 있는 경우(상이 무한대).
• 비유한 값을 돌려주는 것은 2 개 연산자뿐이며, 둘 다 계약으로 명시: depth_of_field 의 과초점거리 너머 far_mm = inf(그것이 과초점거리의 정의)와 gaussian_beam 의 허리에서의 wavefront_radius_mm = inf(평면 파면의 곡률반경). 둘 다 유한한 짝(far_is_infinite / curvature_per_mm)을 함께 돌려줍니다. 그 밖의 무언 NaN/Inf 는 내부에서 검출해 ValueError —— 「float64 가 넘쳤다」와 「답이 무한대다」는 다른 주장이므로, 후자의 얼굴로 전자를 돌려주지 않습니다.단, 선언된 결측은 예외: bottle_background_map 은 광선을 쓸 수 없는 픽셀(전반사 등)의 u_mm 을 NaN 으로 돌려주며, valid 마스크와 개수를 함께 돌려줍니다.
• 크기 상한: 생성 격자는 optics.MAX_GRID(4096), 넘겨받은 필드/PSF/조리개는 optics.MAX_FIELD_ELEMENTS(2^24), ABCD 소자열은 optics.MAX_SYSTEM_ELEMENTS(1024), Zernike 는 MAX_ZERNIKE_TERMS(512)/ MAX_ZERNIKE_ORDER(40)/ MAX_ZERNIKE_BASIS(2^25). 작은 인자에서 거대한 내부 할당이 일어나는 경로(실측: n_max=40 × 4096² 로 108 GB)를 fail-closed 로 막습니다.
• 물리적으로 불가능한 상태도 거부: 편광도 > 1 인 스토크스 벡터, 음의 투과율, 음의 강도, n-|m| 이 홀수인 잘못된 Zernike 첨자 등.
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• optimized_lens_tolerance_sensitivity — py -3.11 examples/optimized_lens_tolerance_sensitivity.py
• poc_lens_merit_operands — py -3.11 examples/poc_lens_merit_operands.py
table 를 입력으로 받는 것)abcd_matrix · wavefront_stats · sfr_from_edge · paraxial_trace · seidel_coefficients · spot_stats · tolerance_analysis · wavefront_from_opd
lensmerit)merit_operands_list · merit_evaluate · merit_default · merit_boundary_operands · merit_contributions
*Provenance: lensmerit.py — OPTICS 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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